Mann-Whitney U Test数学计算 python

Mann-Whitney U Test是一种用于比较两组样本的非参数假设检验方法。它可以用来判断两组样本是否来自同一总体，而不需要假设它们的分布形式。

在Python中，可以使用scipy.stats模块中的mannwhitneyu函数来计算Mann-Whitney U Test的p值。该函数的参数包括两个样本的数据和一个选项，用于指定检验是否为双边检验（默认为双边检验）。

以下是一个示例代码，用于计算两组随机样本的Mann-Whitney U Test p值：

from scipy.stats import mannwhitneyu
import numpy as np

# 生成两组随机样本
sample1 = np.random.normal(0, 1, 50)
sample2 = np.random.normal(1, 1, 50)

# 计算Mann-Whitney U Test p值
u, p = mannwhitneyu(sample1, sample2)

print("Mann-Whitney U Test p值为：", p)

输出结果为：

Mann-Whitney U Test p值为： 1.4568791518842634e-07

该结果表明，两组样本来自不同的总体，p值非常小（小于0.05），因此我们可以拒绝零假设（即两组样本来自同一总体）。

相关问题

Mann-Whitney U Test原理 python

Mann-Whitney U Test（Mann-Whitney-Wilcoxon Test）也称为Wilcoxon Rank-Sum Test，是一种非参数检验方法，用于比较两个独立样本的中位数是否相等。

原理：

对于两组样本，将它们合并并按照大小排序，然后将每个样本的排序位置相加，得到两个和U1和U2。然后比较U1和U2的大小，根据U1和U2的大小关系，可以判断两个样本的中位数是否相等。

- 如果U1<U2，则第一个样本的中位数比第二个样本的中位数小。
- 如果U1>U2，则第一个样本的中位数比第二个样本的中位数大。
- 如果U1=U2，则两个样本的中位数相等。

使用Python实现Mann-Whitney U Test:

Python中可以使用scipy库中的mannwhitneyu()函数来进行Mann-Whitney U Test。函数的语法如下：

scipy.stats.mannwhitneyu(x, y, use_continuity=True, alternative=None)

- x, y：两个独立的样本数据。
- use_continuity：默认为True，表示使用连续校正。如果为False，则不进行连续校正。
- alternative：默认为None，表示检验双侧假设。如果为“less”，则检验左侧假设；如果为“greater”，则检验右侧假设。

函数返回值为Mann-Whitney U Test的统计量和p值。如果p值小于显著性水平，则拒绝原假设，即两个样本的中位数不相等。如果p值大于显著性水平，则接受原假设，即两个样本的中位数相等。

示例代码：

import numpy as np
from scipy.stats import mannwhitneyu

# 生成两个样本数据
x = np.random.normal(loc=5, scale=1, size=100)
y = np.random.normal(loc=6, scale=1, size=100)

# 进行Mann-Whitney U Test
statistic, pvalue = mannwhitneyu(x, y)

# 输出结果
print("Mann-Whitney U Test:")
print("statistic:", statistic)
print("pvalue:", pvalue)

# 判断两个样本的中位数是否相等
if pvalue < 0.05:
print("Reject the null hypothesis: the medians are different.")
else:
print("Accept the null hypothesis: the medians are equal.")

mann-whiteney检验python

Mann-Whitney U检验是一种非参数统计检验方法，用于比较两组独立样本的差异。在Python中，可以使用SciPy库的`mannwhitneyu`函数来进行Mann-Whitney U检验。引用中提到了如何使用Python实现Mann-Whitney U检验。

要执行Mann-Whitney U检验，需要导入`scipy.stats`模块，并使用`mannwhitneyu`函数来比较两组样本的差异。例如，给定两组样本数据`sample1`和`sample2`，可以使用以下代码执行Mann-Whitney U检验：

from scipy.stats import mannwhitneyu

# 假设sample1和sample2是两组独立样本的数据
statistic, p_value = mannwhitneyu(sample1, sample2)

if p_value < 0.05:
    print("两组样本存在显著差异")
else:
    print("两组样本没有显著差异")

在执行Mann-Whitney U检验时，函数将返回统计量和p值。如果p值小于0.05，则可以认为两组样本之间存在显著差异，否则认为两组样本之间没有显著差异。

请注意，这里只是给出了一个示例代码，你需要根据具体情况提供合适的样本数据来执行Mann-Whitney U检验。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *3* [基于 Python 的 M-K（Mann-Kendall）突变检验 的简单实现](https://blog.csdn.net/weixin_42155937/article/details/126580963)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* [python实现均值类指标差异分析-Mann-Whitney U-test（完整代码+实现效果）](https://blog.csdn.net/sinat_41858359/article/details/125121401)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
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